数据处理与股票分析实践：词频统计与图表绘制

"该资源包含了三个部分的编程练习：汉诺塔问题、井下环境监测数据处理以及股票数据分析。在汉诺塔问题中未提供具体题目。第二部分涉及读取和处理井下环境监测数据，包括统计文本词频、处理Excel文件中的数据，如显示前5行、绘制温度曲线图、处理异常值和缺失值。第三部分是股票数据分析，涵盖了读取建设银行的财务数据，进行数据选择与可视化。" 在第二部分的井下环境监测数据处理中，首先使用`pandas`库读取了名为`detect_data.xls`的Excel文件，并通过`head()`函数显示了数据的前5行，以便对数据进行初步了解。接着，利用`matplotlib`库绘制了数据处理前的温度曲线图，这有助于理解原始数据的温度变化趋势。在数据预处理环节，使用`numpy`的`nan`来替换温度异常值，然后检测和处理数据中的缺失值。如果某一行有两个或以上缺失值，就删除这一行。对于剩余含有空缺值的行，用平均值进行填充。处理完成后，再次绘制温度曲线图，以展示数据清洗和处理的效果。 在第三部分的股票数据分析中，同样使用`pandas`读取了建设银行的利润数据Excel文件(`profit_data.xls`)并显示了前5行。接下来，对源数据的列名进行了更改，使其适应中文列名。这部分还涉及到数据的选择和过滤，例如选取近5年的净利润数据以及每股收益超过4元的数据。最后，使用`matplotlib`绘制了两个图表，一个是净利润的折线图，另一个是主营业务收入的柱形图，以此对比分析建设银行的收入和利润情况。在绘制图表时，可能使用了`plot`函数来创建折线图，以及`bar`函数来创建柱状图，并且对图表的样式进行了定制，以满足特定的要求。 这个练习集体现了数据处理的常用步骤，包括数据读取、预处理、数据分析和可视化，同时也涵盖了文件操作、字符串处理、统计分析和Python库的使用，如`pandas`、`numpy`和`matplotlib`，这些都是在IT行业中进行数据分析时必备的技能。